面试题：Redis哈希对象分布式存储时，如何解决哈希冲突对性能的影响？

Question

当Redis哈希对象采用分布式存储，在数据量较大时哈希冲突不可避免，请详细说明应对哈希冲突的策略，以及这些策略对整体性能的影响，包括读写性能、扩展性等方面。

Answer 1

开放地址法

1. 策略：当发生哈希冲突时，通过探测哈希表中的其他空闲位置来存储新元素。常见的探测方式有线性探测（每次探测下一个相邻位置）、二次探测（探测距离按二次函数增长）和双重哈希（使用第二个哈希函数计算探测步长）。
2. 性能影响：
   • 读性能：由于可能需要多次探测才能找到目标元素，在冲突严重时，读操作的时间复杂度会从理想的O(1)上升，性能下降。
   • 写性能：插入时若冲突频繁，寻找空闲位置会花费更多时间，影响写性能。而且随着哈希表装填因子增大，冲突概率增加，写操作时间复杂度上升。
   • 扩展性：哈希表大小固定时，扩展性差。当元素数量接近哈希表容量时，冲突急剧增加，性能恶化。若要扩展哈希表，需要重新计算所有元素的哈希值并重新插入，开销巨大。

链地址法（拉链法）

1. 策略：哈希表的每个槽位对应一个链表，发生哈希冲突时，将冲突的元素插入到对应槽位的链表中。如果链表过长，可以将链表转换为红黑树等平衡二叉树结构以提高查找效率。
2. 性能影响：
   • 读性能：理想情况下，每个链表长度较短，查找时间复杂度接近O(1)。但链表过长时，查找需要遍历链表，时间复杂度会变为O(n)，性能下降。转换为红黑树后，查找时间复杂度稳定为O(log n)，读性能提升。
   • 写性能：插入操作只需在链表头部或尾部添加元素，平均时间复杂度为O(1)，性能较好。但当链表转换为红黑树时，插入操作需要维护树的平衡，开销相对较大。
   • 扩展性：扩展性较好，当元素数量增加导致冲突加剧时，可以通过增加哈希表的槽位数来分散元素，减少链表长度，提升性能。

再哈希法

1. 策略：使用多个哈希函数对同一数据进行计算，当第一个哈希函数产生冲突时，尝试使用其他哈希函数计算新的哈希值，直到找到一个未冲突的位置。
2. 性能影响：
   • 读性能：每次读取都要计算多个哈希值，增加了计算开销。但如果哈希函数设计合理，能有效减少冲突，读性能仍可保持在较好水平。
   • 写性能：写入时同样需要多次计算哈希值，开销较大。不过可以通过快速判断哈希值是否冲突，减少不必要的计算，在一定程度上维持写性能。
   • 扩展性：扩展性相对较好，当数据量增加时，可以通过调整哈希函数的数量或参数来适应，减少冲突。但过多的哈希函数会增加计算资源消耗。

公共溢出区法

1. 策略：另外开辟一个公共溢出区，专门存放哈希冲突的元素。当发生冲突时，将冲突元素存放在公共溢出区。
2. 性能影响：
   • 读性能：读操作时，首先在原哈希表查找，若未找到再到公共溢出区查找，增加了查找路径和时间，性能下降。
   • 写性能：写操作时，若发生冲突直接写入公共溢出区，相对简单，但公共溢出区可能会成为性能瓶颈，随着溢出元素增多，性能变差。
   • 扩展性：扩展性差，公共溢出区的大小难以预估，过小容易再次冲突，过大则浪费空间。当数据量持续增加，公共溢出区性能问题会愈发严重。